What’s SNA?

  • เป็นกระบวนการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่าง entities ต่าง ๆ (เช่น บุคคล องค์กร หรือหน่วยข้อมูลอื่น ๆ) ในรูปแบบของเครือข่าย เพื่อทำความเข้าใจปฏิสัมพันธ์ รูปแบบการเชื่อมโยง และบทบาทของ entity ภายในเครือข่าย
Source: https://www.researchgate.net/figure/Social-network-see-online-version-for-colours_fig1_356831376

SNA vs Traditional approaches

  • การวิเคราะห์ข้อมูลทั่วไปมีข้อตกลงเบื้องต้นเกี่ยวกับความเป็นอิสระของค่าสังเกต

  • การวิเคราะห์ลักษณะนี้ช่วยให้เราทราบว่า

    • นักเรียนคนไหนมีส่วนร่วมมากหรือน้อย
    • การมีส่วนร่วมมีความสัมพันธ์หรือส่งผลยังไงต่อผลการเรียน

SNA vs Traditional approaches

  • การวิเคราะห์ SNA ยอมให้ค่าสังเกตมีความสัมพันธ์ซึ่งกันและกัน

  • บทบาทสำคัญของนักเรียนในห้องเรียน

  • ความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลที่มีผลต่อการมีส่วนร่วมของนักเรียน

  • ระบุนักเรียนที่ถูกแยกออกจากกลุ่ม (isolates) เช่น นักเรียนคนใดไม่ได้มีปฏิสัมพันธ์กับกลุ่มหลักของเครือข่าย หรือมีการติดต่อประสานกับเพื่อนคนอื่นน้อยมาก ช่วยระบุตัวนักเรียนที่มีอาจมีความเสี่ยงที่จะถูกละเลย หรือไม่ได้รับประโยชน์จากการเรียนรู้

  • วิเคราะห์ภาพรวมของเครือข่าย เช่น มีความหนาแน่นของความสัมพันธ์สูง หรือมีการเกิดกลุ่มย่อย ๆ หรือมีโครงสร้างกระจัดกระจาย

Networks

  • เครือข่าย (networks) คือกลุ่มของสิ่งต่าง ๆ เรียกว่า entities ที่มีความเชื่อมโยงหรือสัมพันธ์กัน

  • ในบริบทของการวิเคราะห์เครือข่ายจะแทน entities ดังกล่าวด้วย จุดยอด (vertices) หรือ โหนด (nodes)

    • โหนดก็คือหน่วยข้อมูล สามารถเป็นอะไรก็ได้ ทั้งบุคคล กลุ่มคน องค์กร หรือสิ่งที่เป็นนามธรรม เช่น แนวคิด คำสำคัญ อารมณ์/ความรู้สึก

    • โหนดแต่ละตัวสามารถมีคุณลักษณะ (attributes) ที่แตกต่างกันได้ เช่น หากโหนดเป็นนักเรียน แต่ละโหนดอาจมีคุณลักษณะ เช่น เพศ ระดับชั้น ระดับการมีส่วนร่วมในชั้นเรียน หรือผลการเรียน

Networks

  • เครือข่าย (networks) คือเป็นแนวคิดหนึ่งที่นักวิเคราะห์ใช้สำหรับอธิบายความสัมพันธ์หรือความเชื่อมโยงระหว่างสิ่งต่าง ๆ ที่เรียกว่า entities

  • ภายในเครือข่ายจะแทนความสัมพันธ์ระหว่างโหนดด้วย เส้นเชื่อม (edges) โดยเส้นเชื่อมดังกล่าวสามารถมีคุณลักษณะที่แตกต่างกันได้เช่นเดียวกัน ความแตกต่างนี้บ่งชี้ลักษณะความสัมพันธ์ที่แตกต่างกัน

  • จุดเด่นของการวิเคราะห์เครือข่ายคือ สามารถวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างโหนดนี้ได้ทั้งทางตรง และทางอ้อม

Levels of Analysis 1

  • Dyad level

  • Node level

  • Network level

Levels of Analysis 2


Dyad level เป็นการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างคู่ของโหนด (dyads) มุ่งเน้นทำความเข้าใจลักษณะเฉพาะของความสัมพันธ์ระหว่างโหนดสองโหนด คำถามที่สามารถตอบได้จากการวิเคราะห์ระดับนี้ เช่น

  • ความสัมพันธ์ระหว่างนักเรียนในชั้นเรียนมีลักษณะอย่างไร เช่น มีนักเรียนที่มีความสัมพันธ์กันอย่างแน่นแฟ้นกับเพื่อน หรือมีนักเรียนที่มีความสัมพันธ์ที่ไม่ดีหรือไม่แน่นแฟ้น

  • ความสัมพันธ์ระหว่างนักเรียนส่งผลต่อผลลัพธ์ที่สนใจอย่างไร

  • นักเรียนสองคนที่มีความสัมพันธ์ในการทบทวนการบ้านด้วยกันบ่อยครั้ง มีแนวโน้มส่งผลต่อผลการเรียน อย่างไร

Levels of Analysis 3


Node level เป็นการวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจหรือระบุบทบาทของโหนดหรืออิทธิพลของโหนดภายในเครือข่าย เช่น

  • โหนดหรือบุคคลใด เป็นศูนย์กลาง หรือใครเป็นผู้ประสานความสัมพันธ์ หรือใครเป็นผู้ถูกแยกออกจากเครือข่าย

  • คุณสมบัติเชิงเครือข่ายของโหนดมีความสัมพันธ์หรือส่งผลอย่างไรต่อผลลัพธ์ที่สนใจ เช่น ผลการเรียนรู้ การมีส่วนร่วมของนักเรียน

Levels of Analysis 4


Network level เป็นการวิเคราะห์เครือข่ายในภาพรวม เพื่อทำความเข้าใจเกี่ยวกับคุณลักษณะของเครือข่าย เช่น ความหนาแน่นของความสัมพันธ์ การแยกกลุ่ม กลุ่มย่อยในเครือข่าย การกระจายตัวของความสัมพันธ์ในเครือข่าย หรือลักษณะโครงสร้างของเครือข่ายอื่น ๆ

Types of Relationship

ความสัมพันธ์ระหว่างโหนดภายใต้เครือข่ายใด ๆ เป็นไปได้หลายรูปแบบ โดยอาจจะแนกออกเป็น 2 ประเภทหลัก ได้แก่

  • สถานะเชิงสัมพันธ์ (relational states): เป็นลักษณะของความสัมพันธ์ระหว่างโหนด (entities) ในเครือข่ายที่คงอยู่ในระยะเวลาหนึ่ง โดยสถานะนี้ไม่เปลี่ยนแปลงหรือเปลี่ยนแปลงช้าเมื่อเวลาผ่านไป สะท้อนลักษณะพื้นฐานของความสัมพันธ์

  • เหตุการณ์เชิงสัมพันธ์ (relational events): เหตุการณ์ที่สะท้อนหรือสร้างความสัมพันธ์ระหว่างโหนด เป็นปฏิสัมพันธ์หรือกิจกรรมที่เกิดขึ้นระหว่างโหนด ในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง ซึ่งสะท้อนถึงความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นชั่วคราว ไม่ต่อเนื่อง ทั้งนี้เป็นเพราะเหตุการณ์ดังกล่าวไม่ใช่สถานะที่คงอยู่อย่างยาวนาน แต่เป็นการกระทำหรือกิจกรรมที่มีผลต่อเครือข่ายและอาจนำไปสู่การสร้างความสัมพันธ์ในระยะยาว

Relational States

  • สถานะเชิงสัมพันธ์ (relational states): เป็นลักษณะของความสัมพันธ์ระหว่างโหนด (entities) ในเครือข่ายที่คงอยู่ในระยะเวลาหนึ่ง โดยสถานะนี้ไม่เปลี่ยนแปลงหรือเปลี่ยนแปลงช้าเมื่อเวลาผ่านไป สะท้อนลักษณะพื้นฐานของความสัมพันธ์

    • ความคล้ายคลึง (similarity)

    • บทบาทเชิงสัมพันธ์ (relational roles)

    • การรับรู้เชิงสัมพันธ์ (relational cognition)

Relational States: Similarity

ความคล้ายคลึง (similarity) : เป็นความสัมพันธ์ระหว่างโหนดหรือโหนดในเชิงของคุณลักษณะที่เหมือนกันระหว่างโหนดในเครือข่าย โดยไม่จำเป็นที่โหนดดังกล่าวจะต้องมีปฏิสัมพันธ์กันโดยตรง แต่อาจเป็นปัจจัยที่สร้างโอกาสที่เกิดการเชื่อมโยงหรือมีปฏิสัมพันธ์ต่อกันระหว่างโหนดได้ในอนาคต

  • คุณลักษณะทางกายภาพหรือภูมิหลัง เช่น เพศ อายุ เชื้อชาติ ศาสนา หรืออาชีพ

  • ความคิดเห็นและค่านิยม เช่น ความคิดเห็นทางการเมือง หรือค่านิยมทางสังคม

  • ประสบการณ์ร่วม เช่น สำเร็จการศึกษาจากมหาวิทยาลัยเดียวกัน ตำแหน่งงานคล้ายกัน หรือเคยเข้าร่วมกิจกรรม/ไปเที่ยวในที่เดียวกัน

Relational States: Relational Roles

บทบาทเชิงสัมพันธ์ (relational roles): เป็นความสัมพันธ์ภายในเครือข่ายที่สะท้อนบทบาททางสังคมที่บุคคลมีต่อกันภายในเครือข่าย ความสัมพันธ์ประเภทนี้มีลักษณะต่อเนื่องและคงอยู่อย่างมั่นคง เช่น ความสัมพันธ์ระหว่างพ่อแม่-ลูก ครู-นักเรียน หัวหน้า-ลูกน้อง หรือเพื่อนร่วมงาน ลักษณะสำคัญของความสัมพันธ์เชิงบทบาทมีดังนี้

  • มีโครงสร้างและบทบาทหน้าที่ชัดเจน

  • เกิดขึ้นอย่างเป็นระบบภายใต้บริบททางสังคม

  • เป็นความสัมพันธ์ที่ไม่สมมาตร/มีทิศทาง

Relational States: Relational Cognition

การรับรู้เชิงสัมพันธ์ (relational cognition): เป็นความสัมพันธ์ในเชิงความคิดและความรู้สึกที่ผู้คนมีต่อกัน ซึ่งรวมถึงการรู้จักกัน ใครรู้จักใคร การรับรู้เชิงความสัมพันธ์เหล่านี้โดยพื้นฐานแล้วไม่สามารถสังเกตได้โดยสมาชิกคนอื่น ๆ ในเครือข่าย ยกเว้นจะมีการอนุมานจากปฏิสัมพันธ์

  • การรู้จักกัน

  • ความเชื่อใจ/ความไว้วางใจกัน

ความสัมพันธ์ลักษณะนี้เมื่อเกิดขึ้นมีแนวโน้มทำให้เกิดการร่วมมือหรือดำเนินงานร่วมกันของเครือข่ายต่อไปได้

Relational Events

เหตุการณ์เชิงสัมพันธ์ (relational events): เหตุการณ์ที่สะท้อนหรือสร้างความสัมพันธ์ระหว่างโหนด เป็นปฏิสัมพันธ์หรือกิจกรรมที่เกิดขึ้นระหว่างโหนด ในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง ซึ่งสะท้อนถึงความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นชั่วคราว ไม่ต่อเนื่อง ทั้งนี้เป็นเพราะเหตุการณ์ดังกล่าวไม่ใช่สถานะที่คงอยู่อย่างยาวนาน แต่เป็นการกระทำหรือกิจกรรมที่มีผลต่อเครือข่ายและอาจนำไปสู่การสร้างความสัมพันธ์ในระยะยาว

  • เป็นเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นชั่วคราวในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ และสามารถสังเกตได้

  • สะท้อนการมีปฏิสัมพันธ์ในเครือข่าย

  • อาจสะท้อนความสัมพันธ์เบื้องหลังที่สังเกตไม่ได้

  • เป็นพื้นฐานของความสัมพันธ์แบบถาวร

Relational Events: Interaction & Flows

  • ปฏิสัมพันธ์ (interaction): เป็นกิจกรรมหรือพฤติกรรมที่เกิดขึ้นระหว่างโหนดโดยตรงและสามารถสังเกตได้ เช่น การประชุม การทำงานร่วมกันในโครงการ การพูดคุยหรือแลกเปลี่ยนความคิดเห็น การซื้อขายสินค้า

  • การไหล (flows): การติดต่อสื่อสารส่งผ่านข้อมูล ทรัพยากร หรือแนวคิด จากโหนดหนึ่งไปยังอีกโหนดหนึ่ง ซึ่งสามารถเกิดขึ้นได้โดยไม่จำเป็นต้องมีปฏิสัมพันธ์โดยตรงระหว่างบุคคล เช่น การส่ง email การถ่ายทอดข่าวสาร การส่งต่อไฟล์ การโอนเงิน

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์เครือข่าย

  • การวิเคราะห์เชิงบรรยาย (descriptive)

  • การวิเคราะห์เชิงอธิบาย (explanatory)

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์เครือข่าย: Descriptive

มีวัตถุประสงค์หลักเพื่อบรรยายหรือทำความเข้าใจสภาพของเครือข่ายผ่านตัวชี้วัดของเครือข่ายต่าง ๆ ผลการวิเคราะห์ที่ได้จากถูกแปลความหมายและนำไปประยุกต์ใช้โดยตรง เช่น

  • การอบรมพัฒนาครูที่มีค่าใช้จ่ายในการอบรมสูง อาจใช้การวิเคราะห์ความเป็นศูนย์กลาง (centrality) เพื่อค้นหาครูแม่ข่ายและดำเนินการอบรมกับครูกลุ่มนี้ก่อน โดยคาดหวังว่าครูที่ได้รับการอบรมจะนำแนวคิดและแนวปฏิบัติไปเผยแพร่ต่อในเครือข่าย

  • การพัฒนาการเรียนรู้ของนักเรียนในบางมิติ อาจใช้การวิเคราะห์เครือข่ายเพื่อระบุนักเรียนที่ไม่สามารถทำงานร่วมกับเพื่อนได้ หรือถูกแยกออกจากกลุ่มเพื่อน เพื่อออกแบบการสนับสนุนและปรับปรุงพฤติกรรมการเรียนรู้ของนักเรียน

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์เครือข่าย: Descriptive

ลักษณะสำคัญของการวิเคราะห์เชิงบรรยาย

  • Univariate analysis เน้นการคำนวณตัวชี้วัดของเครือข่าย เช่น centrality, group’s cohesion

  • สารสนเทศที่ได้อาจไม่สามารถนำไปใช้ตัดสินใจ/ดำเนินการแทรกแซงในเครือข่ายได้ด้วยตัวมันเอง แต่จำเป็นต้องอาศัยองค์ความรู้/ทฤษฎีจากงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง หรือหลักฐานเหตุที่ support การออกแบบการแทรกแซงโดยใช้ตัวชี้วัดดังกล่าวเป็นฐาน

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์เครือข่าย: Explanatory

  • เป็นการวิเคราะห์ความสัมพันธ์เพื่ออธิบายความแปรปรวนร่วมของตัวแปรหลายตัว หรืออธิบายความแปรปรวนของตัวแปนตามด้วยตัวแปรอิสระอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง

  • มักใช้เทคนิคการวิเคราะห์ความสัมพันธ์และการวิเคราะห์แบบหลายตัวแปร (multivariate analysis)

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์เครือข่าย: Explanatory

  • ตัวแปรเครือข่ายเป็นตัวแปรอิสระ หมายถึง การนำตัวชี้วัดของเครือข่ายที่อาจเกี่ยวข้องกับโครงสร้างความสัมพันธ์ หรือบทบาทของโหนด หรือคุณลักษณะของเครือข่าย (แล้วแต่ว่าเป็นการวิเคราะห์ในระดับใด) มาใช้เป็นตัวแปรอิสระเพื่ออธิบายหรือทำนายตัวแปรตาม (ผลลัพธ์ที่สนใจ) กล่าวคือเน้นการอธิบายว่า ผลของเครือข่ายหรือคุณลักษณะของเครือข่ายมีผลอย่างไรหรือมีความสัมพันธ์อย่างไรต่อตัวแปรตาม

    • มิตรภาพระหว่างนักเรียนสองคนอธิบายประสิทธิภาพในการทำการบ้าน

    • นักเรียนที่เป็นศูนย์กลางของเครือข่าย ทำนายว่า จะเป็นหัวหน้ากลุ่มที่ดีหรือไม่

    • เครือข่ายที่มีการสื่อสารอย่างหนาแน่น จะสามารถแก้ปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่

  • ตัวแปรเครือข่ายเป็นตัวแปรตาม เน้นการอธิบายว่ามีปัจจัยอะไรบ้างที่นำไปสู่การเกิดเครือข่ายที่มีคุณลักษณะตามที่คาดหวัง เช่น ภูมิหลังหรือทัศนคติและพฤติกรรมการเรียน –> ความสัมพันธ์ของการเป็นเพื่อน

    • ความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นจากโอกาส (opportunity)

    • ความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นจากความชอบ (perference)